Le Living Brain dans la Chirurgie de l'Epilepsie

Etude du rôle de la modélisation large échelle des réseaux épileptogènes dans le pronostic de la chirurgie de l’épilepsie.

Qu'est-ce que l'épilepsie ?

L'épilepsie désigne une maladie, mais représente avant tout un ensemble de troubles neurologiques chroniques qui partagent une caractéristique commune : des crises épileptiques répétées. Environ 50 millions de personnes dans le monde souffrent d'épilepsie, ce qui en fait l'une des maladies neurologiques les plus répandues. En France, sa prévalence est d’environ un pourcent de la population. Son incidence est un peu plus élevée chez les enfants et les personnes âgées.

L'épilepsie

Le saviez-vous ?

Autour de 70 pourcent des patients épileptiques sont traités avec succès (c.-à-d., leurs crises sont complètement contrôlées) par des médicaments anti-épileptiques. Pour les patients qui ne répondent pas suffisamment au traitement médicamenteux, la neurochirurgie peut quelquefois être bénéfique. Pour n'importe quel candidat à la chirurgie de l'épilepsie, le facteur critique dans la décision sur la stratégie de traitement est d’estimer correctement les chances de succès d’une opération chirurgicale. Cela dépend de nombreux facteurs, notamment la cause de l'épilepsie, la région du cerveau impliquée et la durée de l'épilepsie.

Même si les médecins essaient d’estimer la probabilité d'une chirurgie réussie, aucune procédure standardisée n'existe actuellement pour combiner les divers facteurs pronostiques pour un patient donné. Cela augmente l’incertitude à l’échelle de l’individu dans la prédiction de l’efficacité de la chirurgie. Ceci est le défi que le projet EPINOV aborde.

Modélisation du cerveau à grande échelle

On considère que le fonctionnement cérébral humain émerge de l'interaction de réseaux neuronaux, à plusieurs échelles spatiales et sous des contraintes temporelles.

Dans les années 2000, les recherches sur les simulations de réseaux de neurones se focalisaient principalement sur les niveaux microscopiques et mésoscopiques. En 2005, un nouveau domaine de recherche, dénommé « connectomique » a vu le jour et a permis de produire des cartographies détaillées du câblage entre les structures corticales et sous-corticales.

La modélisation du cerveau à grande échelle a pour but d’étudier les liens entre la connectivité structurelle et la connectivité fonctionnelle et de fournir une meilleure compréhension de la  dynamique des réseaux.

Virtual Brain > Dassault Systèmes

Le cerveau virtuel

A la fin des années 2000, les chercheurs en neurosciences ont senti le besoin de développer une approche efficace et modulable permettant d’adresser l’organisation cérébrale au niveau macroscopique afin de simuler, reproduire et approfondir l’immense répertoire des activités et des dynamiques cérébrales.

Cette démarche a donné naissance au Cerveau Virtuel (The Virtual Brain, TVB), environnement neuro-informatique de virtualisation des structures et fonctions cérébrales. TVB combine l‘information structurelle de cerveaux individuels en 3D et la simulation de l’activité du réseau neuronal.

Initialement conçu comme un outil puissant de recherche, le cerveau virtuel offre la possibilité d’utiliser le Big Data et de tester des théories avancées sur la dynamique cérébrale. Le Cerveau Virtuel (TVB) est une partie intégrante du Human Brain Project.

Le cerveau virtuel sait évaluer de manière systématique les paramètres biophysiques afin de refléter les spécificités de chaque individu.

Cette approche de recherche s’étend naturellement aux applications cliniques car elle permet l’évaluation de paramètres biophysiques prédisant des pronostics cliniques, ce qui permet d’affronter les limites actuelles dans le traitement des maladies neurologiques telles que l’épilepsie.

Le Partenariat EPINOV

Le projet EPINOV est l'un des dix projets retenus dans le cadre du troisième appel à projets « Recherche Hospitalo-Universitaire en santé » (RHU), lancé à l'occasion de la 3ème édition du "Plan d'Investissements d'Avenir" (PIA3) piloté par le gouvernement français et opéré par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) (référence: ANR-17-RHUS-0004).

Les Partenaires

Le projet EPINOV s’appuie sur un partenariat public-privé coordonné par une institution académique, L’Université d’Aix-Marseille (AMU), et composé d’un partenaire industriel, Dassault Systèmes, de deux établissements de santé publics, l’Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (AP-HM) et les Hospices Civils de Lyon (HCL), ainsi que d’un organisme de recherche publique, l’Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM).

Au-delà de ces cinq partenaires, l’essai clinique multicentrique conduit dans le projet EPINOV rassemblera les principaux centres hospitaliers experts en épilepsie et neurochirurgie localisés à Marseille, Lyon, Lille, Strasbourg, Paris, Grenoble, Bordeaux, Toulouse, Nancy et Rennes.

L'expertise

Ce consortium pluridisciplinaire regroupe des experts reconnus combinant des savoir-faire uniques dans le domaine de l’épilepsie, de la chirurgie, de la neuro-imagerie et de l’analyse du signal, la neuro-informatique et le développement logiciel, mais également dans la statistique et la gestion de protocoles de recherche clinique Le projet EPINOV est coordonné par le professeur Fabrice BARTOLOMÉÏ, professeur de neurologie à l’AMU, praticien hospitalier, chef de service neurophysiologie et épileptologie à l'hôpital de La Timone.

L'infrastructure

La recherche faite dans le cadre du projet EPINOV est rendue possible par des technologies de pointe comme un cluster de haute performance dédié à la modélisation neuronale, le logiciel de Cerveau Virtuel, une plateforme de MEG, des systèmes d’imagerie IRM 3T et 7T (le seul système 7T installé dans un hôpital en France), des unités de neurophysiologie cliniques expertes en enregistrements EEG stéréotaxiques (sEEG) à La Timone, ainsi qu’un centre de traitement de données cliniques certifié ECRIN.

Les objectifs du Consortium

Le projet EPINOV vise à guider les stratégies chirurgicales pour améliorer le pronostic chirurgical de l'épilepsie en utilisant une nouvelle approche de modélisation et de simulation cérébrale informatisée à grande échelle basée sur les données de patients épileptiques individuels. Des études pilotes rétrospectives ont confirmé la faisabilité de cette approche et montré des résultats prometteurs quant à la prévisibilité des résultats chirurgicaux. Cette approche sera réalisée par:

  1. la réalisation d'un essai multicentrique impliquant les principaux centres français de chirurgie de l'épilepsie formés à l'utilisation de notre technologie neuro-informatique médicale de pointe; 
  2. développer une approche de simulation basée sur le cerveau virtuel.

Modéliser l'épilepsie

Phénoménologiquement, une crise d’épilepsie est décrite par un épisode plus ou moins long de décharge neuronale à haute fréquence. Afin de modéliser et de mieux décrire ces décharges épileptiques, les neuroscientifiques du projet EPINOV ont développé un nouveau modèle mathématique qui peut prédire en détail les propriétés des crises. Ce modèle décrit les activités électriques rapides avant, pendant et après les crises épileptiques. Le modèle postule l’existence d’une variable de dynamique lente, qui reste à identifier.

L’analyse mathématique des décharges épileptiques permet de classifier et de prédire les types de crises, ce qui souligne l’importance des recherches théoriques dans le but de comprendre le fonctionnement et les dysfonctionnements du cerveau.

Avec l’objectif de générer des cerveaux virtuels personnalisés de patients épileptiques, les partenaires du projet EPINOV ont fusionné l’approche du cerveau virtuel basé sur la connectivité avec ce modèle mathématique et des méthodes d’ajustement de données, afin de créer le Cerveau Virtuel Epileptique (VEP).

Les simulations du VEP, l’ajustement de données et l’analyse mathématique permettent de prédire la zone et le mode de propagation des crises d’épilepsie les plus probables dans le cerveau de chaque patient, ce qui offre la possibilité d’explorer des stratégies d’intervention cérébrale personnalisées.

Dans le cadre de l’essai clinique déployé dans le projet EPINOV, notre consortium évaluera l’apport du VEP en tant qu’outil d’aide à la décision permettant de guider une stratégie chirurgicale optimale et ainsi pouvoir améliorer les résultats chirurgicaux dans l’épilepsie réfractaire, au niveau de chaque patient.

Journée de lancement

La journée de lancement du projet EPINOV a eu lieu les 8 et 9 janvier 2018 et a rassemblé les partenaires EPINOV et l'ANR. Ci-dessous les principaux chercheurs, leaders de work-packages et responsables académiques. 

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De gauche à droite: Maxime GUYE, Charlie BARLA, Olivier BLIN, Denis BERTIN, Fabrice BARTOLOMEÏ, Viktor JIRSA, Sylvain RHEIMS, Christian-Georges BÉNAR, William SAURIN et Dominique NOBILE.

EPINOV annonce le lancement le 1er juillet 2019 du premier essai clinique d’une chirurgie cérébrale assistée par la technologie de cerveau virtuel : EPINOV TRIAL, une première mondiale.

L’étude sera conduite pendant 4 ans dans 13 services hospitaliers en France et aura pour but de guider les stratégies chirurgicales pour améliorer le pronostic chirurgical. Elle inclura près de 400 patients, adultes et enfants de plus de 12 ans, atteints d’épilepsie pharmaco-résistante, candidats à une chirurgie de l’épilepsie. Il s’agit de la plus grande étude randomisée jamais réalisée dans la chirurgie de l'épilepsie.

Nous sommes heureux d’annoncer l’inclusion du premier patient souffrant d’épilepsie pharmaco-résistante dans cet essai clinique. La modélisation personnalisée des réseaux épileptiques est une approche innovante proposant d’améliorer le pronostic chirurgical de l’épilepsie de façon individualisée.

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Pr Fabrice Bartolomei

Les études pilotes que nous avons menées ont confirmé la faisabilité de cette approche. Chaque patient sera modélisé comme un « patient épileptique virtuel ». Avec EPINOV Trial, nous allons pouvoir évaluer l’efficacité de la modélisation du cerveau avec pour objectif l’obtention d’un diagnostic pré-chirurgical plus précis.

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Pr Viktor Jirsa

Couverture médiatique

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